NLP文本相似度(TF-IDF)
本篇博文是數據挖掘部分的首篇，思路主要是先聊聊相似度的理論部分，下一篇是代碼實戰。 我們在比較事物時，往往會用到“不同”，“一樣”，“相似”等詞語，這些詞語背后都涉及到一個動作——雙方的比較。只有通過比較才能得出結論，究竟是相同還是不同。但是萬物真的有這么極端的區分 ...
原文：TF-IDF 文本相似度分析
前陣子做了一些IT opreation analysis的research，從產線上取了一些J EE server運行狀態的數據 CPU,Menory... ，打算通過訓練JVM的數據來建立分類模型，用於server狀態的分類。這個過程中發現最難的地方就是構建訓練數據集，訓練數據必須要有明確的type flag，用以表示數據向量采集當時，server所處的狀態類別。簡單的說，就是大家不清楚哪些數 ...
2016-03-04 22:58 0 5429 推薦指數：
相關推薦
Spark實現TF-IDF——文本相似度計算
在Spark1.2之后，Spark自帶實現TF-IDF接口，只要直接調用就可以，但實際上，Spark自帶的詞典大小設置較於古板，如果設置小了，則導致無法計算，如果設置大了，Driver端回收數據的時候，容易發生OOM，所以更多時候都是自己根據實際情況手動實現TF-IDF ...
文本相似度 — TF-IDF和BM25算法
1，$TF-IDF$算法 $TF$是指歸一化后的詞頻，$IDF$是指逆文檔頻率。給定一個文檔集合$D$，有$d_1, d_2, d_3, ......, d_n \in D$。文檔集合總共包含$m$個詞（注：一般在計算$TF-IDF$時會去除如“的”這一類的停用詞），有$w_1, w_2 ...
文本相似度算法——空間向量模型的余弦算法和TF-IDF
1.信息檢索中的重要發明TF-IDF TF-IDF是一種統計方法，TF-IDF的主要思想是，如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高，並且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。TF詞頻(Term Frequency)指的是某一個給定的詞語在該文 ...
文本離散表示（三）：TF-IDF結合n-gram進行關鍵詞提取和文本相似度分析
這是文本離散表示的第二篇實戰文章，要做的是運用TF-IDF算法結合n-gram，求幾篇文檔的TF-IDF矩陣，然后提取出各篇文檔的關鍵詞，並計算各篇文檔之間的余弦距離，分析其相似度。 TF-IDF與n-gram的結合可看我的這篇文章：https://www.cnblogs.com/Luv-GEM ...
NLP學習筆記04---文本處理(分詞、詞過濾、文本表示、one-hot、文本相似度、TF-IDF)
1.文本處理的一般流程 上圖中： 清洗包括無用的標簽(例如從網上爬取的文本中可能包含html標簽)、特殊的符號(！感嘆號、省略號等)、停用詞、大寫轉小寫 標准化包括stemming、lemmazatic(就是對英文詞匯中的名詞、動詞轉換化標准形態) 本篇博客主要包括：分詞(word ...
<tf-idf + 余弦相似度> 計算文章的相似度
背景知識: （1）tf-idf 按照詞TF-IDF值來衡量該詞在該文檔中的重要性的指導思想：如果某個詞比較少見，但是它在這篇文章中多次出現，那么它很可能就反映了這篇文章的特性，正是我們所需要的關鍵詞。 tf–idf is the product of two ...
文本相似度分析（基於jieba和gensim）
##基礎概念 本文在進行文本相似度分析過程分為以下幾個部分進行， 文本分詞 語料庫制作 算法訓練 結果預測 分析過程主要用兩個包來實現jieba，gensim jieba:主要實現分詞過程 gensim：進行語料庫制作和算法訓練 ##結巴（jieba）分詞 ...